年终论文整理分享。
2024年值得反复阅读的LLM论文精选
2024年是人工智能领域令人兴奋的一年，涌现了大量关于大型语言模型（LLM）的研究论文。知名机器学习与AI研究者Sebastian Raschka整理了一份LLM论文阅读清单，涵盖了2024年每个月的重要论文。本文对该清单进行总结，帮助读者快速了解2024年LLM领域的研究热点。
1. 一月：参数高效微调和知识编辑
一月份的论文主要集中在参数高效的指令微调方法（如Astraios）和大型语言模型的知识编辑技术研究上。此外，也有论文探索了无需微调即可扩展LLM上下文窗口长度的方法（如LLM Maybe LongLM），以及通过自我博弈微调增强弱语言模型性能的研究。
2. 二月：模型加速和扩展性
二月份的研究重点转向了LLM的加速和扩展性。例如，OLMo旨在加速语言模型的科学研究，而一些论文则关注于小型LLM在实际应用中的表现（如Tiny Titans）。此外，还有大量论文探讨了混合专家模型（MoE）的效率和可扩展性，以及改进RLHF（基于人类反馈的强化学习）算法（如ODIN）的研究。
3. 三月：多模态和长上下文
三月份的论文开始关注多模态LLM和长上下文建模。例如，Gemini 1.5展示了其在百万级token上下文长度上的多模态理解能力。此外，也有论文探索了改进视觉语言预训练方法，以及提升LLM数学推理能力的研究。
4. 四月：模型效率和对齐
四月份的研究关注模型效率和安全对齐。一些论文探索了参数高效微调技术（如LoRA+），以及如何利用更少的计算资源来训练和部署LLM。同时，也有论文关注LLM的安全对齐问题，例如如何防止LLM被“越狱”以及如何通过合成数据来改进LLM对齐。
5. 五月：模型编辑和偏好优化
五月份的研究重点是模型编辑和偏好优化。论文探讨了如何高效地编辑LLM（如Is Bigger Edit Batch Size Always Better?），以及如何通过自我博弈偏好优化来改进LLM对齐。此外，也有一些论文研究了小型多模态LLM（如TinyLLaVA）的潜力。
6. 六月：检索增强生成和模型对齐
六月份的论文继续关注检索增强生成（RAG）和模型对齐。一些论文对RAG技术进行了全面的基准测试（如CRAG），并提出了改进RAG方法。同时，也有论文探索了如何通过各种技术来提高LLM的对齐程度，例如利用合成数据和偏好优化。
7. 七月：高效推理和多模态理解
七月份的研究重点在于高效的LLM推理和多模态理解。一些论文提出了新的高效注意力机制（如FlashAttention-3），以及改进多模态LLM的训练和推理方法。此外，也有论文探讨了如何利用LLM进行数据生成，以及如何评估多模态LLM的性能。
8. 八月至十二月：持续探索模型效率、对齐和多模态能力
从八月份到十二月份，LLM研究持续探索模型效率、安全对齐以及多模态能力的提升。研究涵盖了各种优化技术，如模型压缩、高效的注意力机制、改进的训练策略等，以及对齐方法和多模态模型的评估方法。涌现了许多新的模型和基准测试，例如DeepSeek-VL2，展现了LLM在多模态理解上的进步。同时，研究者也越来越关注LLM的鲁棒性、可解释性和可信赖性。
总而言之，2024年的LLM研究呈现出百花齐放的态势，在模型效率、安全对齐、多模态能力以及各种下游应用方面都取得了显著进展。上述论文只是其中一部分代表性工作，读者可以根据自身研究方向选择合适的论文进行深入阅读。
联系作者
文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台